communication-services-AI-customer-service-sample：构建智能客户服务解决方案的核心功能
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/communication-services-AI-customer-service-sample 项目介绍
在现代商业环境中，提供高效、精准的客户服务是提升企业竞争力的关键。Azure Communication Services 结合 Azure OpenAI，为我们提供了一套强大的智能客户服务解决方案。communication-services-AI-customer-service-sample 是一个开源代码示例，展示了如何利用这些技术创建一个能够以自然语言与客户交流、解答问题、发起通话并使用公司知识库和客户对话数据的总结的智能客户服务系统。
项目技术分析
该项目基于 Azure Communication Services 和 Azure OpenAI Service，利用了以下关键技术：
- Azure Communication Services：提供全面的通信功能，包括短信、语音、视频等。
- Azure OpenAI Service：集成了大语言模型，如 GPT-35-turbo，用于生成自然语言文本。
- Azure AI Services：包括认知搜索，用于从数据源检索相关信息。
- Retrieval Augmented Generation (RAG) 模式：结合了信息检索和生成模型，以提供更准确的回答。
项目及应用场景
communication-services-AI-customer-service-sample 的核心应用场景包括：
- 智能聊天机器人：能够使用公司的知识库与客户进行自然语言交流。
- 语音助手：将语音转换为文本，并提供文本到语音的功能。
- 工单路由：根据技能、可用性和位置，将任务分配给最合适的技师。
- 自动呼叫：在客户请求时，机器人可以发起 PSTN 通话。
- AI 总结：利用 Azure OpenAI Service 生成对话总结、电子邮件和回答。
项目特点
该项目具有以下显著特点：
- 强大的知识库支持：通过 Azure Cognitive Search 检索相关信息，为生成回答提供数据支持。
- 灵活的部署方式：支持从零开始部署，也支持手动步骤部署，适应不同的部署需求。
- 丰富的交互方式：支持聊天、语音和电子邮件等多种交互方式，提升客户体验。
- 易于扩展：基于 Azure 服务，可以轻松扩展和定制，以适应不同企业的需求。
以下是对项目的详细分析：
项目部署
部署过程分为从零开始部署和手动部署两种方式。从零开始部署通过 PowerShell 脚本一键创建所有必要的 Azure 资源，包括应用服务、数据库和通信服务。手动部署则允许用户根据自己的需求逐一配置。
成本估算
项目使用了多个 Azure 服务，包括 Azure OpenAI、Azure Cognitive Search、Azure Blob Storage 等。由于不同地区的价格和用量不同，因此无法准确预测成本。用户可以使用 Azure 定价计算器来估算成本。
预先条件
在运行示例之前，需要准备 Azure 账户、安装必要的开发工具和配置环境变量。
运行示例
运行示例包括在本地环境中设置 Azure DevTunnels、启动后端应用程序、配置前端应用程序等步骤。这些步骤确保了应用程序能够在本地环境中正确运行。
应用程序流程
应用程序流程包括与聊天机器人的交互、语音通话和 Agent 视图等环节。用户可以通过网页界面与机器人进行交流，机器人可以根据用户的输入提供回答或发起通话。
总结来说，communication-services-AI-customer-service-sample 是一个功能丰富、部署灵活的开源项目，适用于需要构建智能客户服务的企业。通过 Azure Communication Services 和 Azure OpenAI 的结合，该项目为企业提供了强大的通信和智能处理能力，有助于提升客户服务质量和效率。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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